作者sxy67230 (charlesgg)
看板Tech_Job
標題Re: [討論] Laplace transform
時間Thu Jun 30 09:58:46 2022
就※ 引述《cl66 (^U^ )》之銘言
: 因為小妹才疏學淺
: 剛剛看到了 https://reurl.cc/Kb1b1R
: 電子電路、諧振子、光學儀器及機械設備 會用到
: 普物課本裡有寫到前面兩個，電路分析
: 但是後面兩個有哪些地方會用拉式轉換
: 實在很好奇，有沒有拉普拉司轉換的漫畫~
: 台廠不都是英文比較重要，然後外商的材料弄進來Cost reduction結束了?
: 謝謝!
阿肥外商碼農阿肥啦！
其實拉氏就是傅立葉的通解，傅立葉是把其轉換到頻域上而拉氏是轉換到s-domain上，以前
上課教授一直講s domain，我也不太能理解s domain，後來看了MIT的數學系的Open Course
看到Arthur Mattuck的微分方程，他直接從Power Series (好像中文翻叫冪級數)推導，直
接秒懂s domain的含義，實際上s domain 如果從數學角度推廣就是一個複數座標，從工程
角度看我們可以理解為一個振幅頻率+j相位頻率，如果應用到電路上實數項就是阻尼，應用
到自控實數就是系統穩定度，而一般做信號分析我們就不考慮能量損失頻率這項，假使整個
系統是邊緣穩定的，所以就變成傅立葉解。
然後整個不管是傅立葉或是拉氏或是z transform 如果你回歸數學層面來看他就是分析導論
底下的一個方法也可以跟線性代數連結，透過線代線性變換還可以轉換成Laplace Matrix。
應用上在工程領域很廣的，甚至到現在時下流行的Convolution Neural Network，不管圖片
做CNN還是Graph做CNN都是可以從複頻域解釋，就是圖片一般都是歐式幾何，而Graph有很多
都是非歐幾何的。另外自控跟電路也是常見的工程應用，無非就是讓整個複雜的時域系統透
過分析後簡化計算，最後你會發現當你基礎通以後就處處通，學問就是這樣有趣。就像當年
我讀完熱力學再去跟教授讀Information Theory 的時候，結果發現根本是一樣的東西啊！
以上
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.23.32 (臺灣)
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1F：推 yamakazi : 推06/30 10:03
2F：→ douge : 就工程數學的通用解 只要多維 高維度程式解好用06/30 10:04
3F：推 dakkk : 你在玩ai?06/30 10:05
4F：推 kingfsg7326 : 學這種東西要高薪真的要去外國 台灣好像沒什麼人做06/30 10:18
※ 編輯: sxy67230 (49.216.23.32 臺灣), 06/30/2022 10:24:54
5F：推 yugi2567 : Park Clark transform 也很好玩呀 06/30 10:57
6F：推 Iamjkc : 這就是線代 XD 06/30 11:01
7F：推 yugi2567 : 談談wavelet呀可以用來追蹤導彈耶 06/30 11:08
8F：推 ayn775437403: 現在CNN還在流行喔？我以為兩年前就不夯了 06/30 11:26
10F：推 JJiaK : 推 解釋得很清楚 06/30 14:37
11F：推 min86615 : 最近一堆在 deblur 玩Hybrid方法的論文 06/30 16:38
12F：推 Ark727 : YT真的幫我搞懂很多大學聽不懂的東 06/30 17:41
13F：→ Ark727 : 西，現在學生好幸福啊 06/30 17:41
14F：推 coder5566 : 推，融會貫通 06/30 20:22
15F：推 gcanny : 看完這篇我真的跑去YT上看了拉氏轉換教學 06/30 23:25
16F：推 create8 : 推 07/01 03:50
17F：推 centra : 還不如去做賽馬娘手遊 07/01 15:15
18F：推 musashi023 : 這有點東西 07/01 18:00
19F：推 Iamjkc : 這篇就是我想說的 線代線代 XD 轉換就是差在特徵向 07/01 20:21
20F：→ Iamjkc : 量不同 07/01 20:21
21F：推 hugafire : 難得看到能解說得這麼清楚的文章~~ 08/07 23:44